非结构化数据没有预定义的结构，常见于以下数据源：电子邮件 PDF 图片 音频文件 视频文件 社交媒体帖子 虽然非结构化数据的组织结构与结构化数据不同，但您仍然可以对其进行分析，以发现趋势和洞察力。为此，企业需要投资于大数据技术，如 OpenText™ Knowledge Discovery，以 轻松处理大量非结构化数据 。

Q: 非结构化数据有哪些好处？

使用非结构化数据有很多好处。数据科学家利用非结构化数据来改善客户服务、确定营销活动的目标以及做出智能业务决策。非结构化数据最常见的一些优势包括改善客户服务：通过分析社交媒体帖子和在线评论中的客户情绪，企业可以提供更好的客户服务。有针对性的营销活动：营销团队可以利用非结构化数据来确定客户的需求和愿望。这些信息可以帮助他们开展有针对性的营销活动。更好的业务决策：非结构化数据可以帮助企业 发现趋势和洞察力，而这些趋势和洞察力在其他情况下是很难发现的 。这些信息最终有助于利益相关者做出准确的判断，并改进他们的公司。

Q: 解析非结构化数据后，公司能做什么？

一些公司已通过 文本分析 和 自然语言处理（NLP） 成功解析了非结构化数据。这些技术可帮助企业从大量非结构化数据中筛选出所需的信息。此外，解析非结构化数据还具有以下几大优势：无限使用：非结构化数据没有预定义，这意味着所有者可以无限地使用这些数据。格式多样：用户可以各种格式存储非结构化数据。经济实惠的存储成本：与结构化信息相比，企业拥有更多的原始非结构化数据。存储非结构化数据既方便又经济。 文件提取 ：支持超过 1,500 种文件格式，还提供文档文件阅读器和文件提取功能，包括独立文件格式检测、内容解密、文本提取、子文件处理、非本机渲染和结构化导出解决方案，让您从数据中获得更多洞察力。 人工智能数字助理 ：数据分析完成后，自然语言对话将从多个不同来源提取，为问题提供高度匹配的答案。您网站的游客可以与自动、仿人的自然语言数字助理聊天。 人工智能视频监控& Analytics ：实时或回溯式自动监控数千台 CCTV 摄像机。标记视频、发送警报、审查并分发给相关方。包括面部识别、事件分析、车牌识别等。 OpenText™ Knowledge Discovery 中的 Aviator Search 应用程序 ：访问各种来源以获取高度匹配的答案，并以自然语言格式做出响应。通过人工智能和 ML 为客户打造人工对话聊天体验。

Q: 非结构化数据面临哪些挑战？

处理非结构化数据具有挑战性。由于这类信息没有预先定义的组织方式，因此分析起来更具挑战性。此外，非结构化数据通常存储在非关系型数据库中，因此更难查询。非结构化数据最常见的挑战包括安全风险：保护非结构化数据的安全可能很复杂，因为用户可以将这些信息分散到多种存储格式和位置中。索引编制不完善：由于其随意性，索引编制通常是一个既具有挑战性又容易出错的过程。需要数据科学家：非结构化数据通常需要数据科学家进行解析和解释。昂贵的数据分析设备：高级数据分析软件是解析非结构化数据所必需的，但对于预算紧张的公司来说，这可能是可望而不可及的。数据格式繁多：非结构化数据没有特定的格式，因此很难在原始状态下使用。

概述

非结构化数据是指不存在于传统行列式数据库中的信息。通常文字较多，但也可能包含日期、数字和事实等数据。

各种规模的企业都依赖非结构化数据来做出关键业务决策、确定财务预测并与客户互动，但数据科学家必须先成功提取和组织非结构化数据，然后才能将其投入使用。

有了正确的工具，数据科学家就可以轻松地推断、分析和使用非结构化数据，以实现业务目标。

非结构化数据

非结构化数据的含义是什么？

非结构化数据没有预定义的结构，常见于以下数据源中：

电子邮件
PDFs
图片
音频文件
视频文件
社交媒体帖子

虽然非结构化数据的组织结构与结构化数据不同，但您仍然可以通过分析非结构化数据来发现趋势和洞察力。为此，企业需要投资于大数据技术，如 OpenText™ Knowledge Discovery，以轻松处理大量非结构化数据。

非结构化数据与结构化数据结构化数据

结构化数据是以预定义方式组织的信息。这包括以表格形式排列的行列数据。这类数据通常存放在关系数据库中。结构化数据通常更易于访问、管理和分析。

非结构化数据没有预定义的数据模型或结构。常见的非结构化数据包括客户信息、产品目录和财务记录。由于这类数据没有预先定义的组织方式，因此使用传统方法进行处理和分析更加困难。

如何存储非结构化数据？

非结构化数据通常存储在 Hadoop 或 NoSQL 等非关系型数据库中，并由 OpenText™ Knowledge Discovery 等非结构化数据分析程序进行处理。这些数据库可以存储和处理大量非结构化数据。

非结构化数据的常见存储格式有

文本文件（PDF 和电子邮件）
图像文件（JPEG 和 PNG）
音频文件（MP3 和 WAV）
视频文件（MPEG 和 AVI）

非结构化数据有哪些好处？

使用非结构化数据有很多好处。数据科学家利用非结构化数据来改善客户服务、确定营销活动的目标以及做出智能业务决策。

非结构化数据最常见的一些优势包括

改善客户服务： 通过分析社交媒体帖子和在线评论中的客户情绪，企业可以提供更好的客户服务。
有针对性的营销活动：营销团队可以利用非结构化数据来确定客户的需求和愿望。这些信息可以帮助他们开展有针对性的营销活动。
更好的业务决策：非结构化数据可以帮助企业发现趋势和洞察力，而这些趋势和洞察力在其他情况下是很难发现的。这些信息最终有助于利益相关者做出准确的判断，并改进他们的公司。

解析非结构化数据后，公司能做什么？

一些公司已通过文本分析和自然语言处理（NLP）成功解析了非结构化数据。这些技术可帮助企业从大量非结构化数据中筛选出所需的信息。更重要的是，解析非结构化数据确实有几大好处，例如

Limitless使用：非结构化数据没有预先定义，这意味着所有者可以无限地使用这些数据。
格式多样：用户可以多种格式存储非结构化数据。
经济实惠的存储成本：企业拥有的原始非结构化数据多于结构化信息。存储非结构化数据既方便又经济。
文件提取：支持超过 1,500 种文件格式，还提供文档文件阅读器和文件提取功能，包括独立文件格式检测、内容解密、文本提取、子文件处理、非本机渲染和结构化导出解决方案，让您从数据中获得更多洞察力。
人工智能数字助理：数据分析完成后，自然语言对话将从多个不同来源提取，为问题提供高度匹配的答案。您网站的游客可以与自动、仿人的自然语言数字助理聊天。
人工智能视频监控& Analytics：实时或回溯式自动监控数千台 CCTV 摄像机。标记视频、发送警报、审查并分发给相关方。包括面部识别、事件分析、车牌识别等。
OpenText™ Knowledge Discovery 中的 Aviator Search 应用程序：访问各种来源以获取高度匹配的答案，并以自然语言格式做出响应。通过人工智能和 ML 为客户打造人工对话聊天体验。

非结构化数据面临哪些挑战？

处理非结构化数据具有挑战性。由于这类信息没有预先定义的组织方式，因此分析起来更具挑战性。

此外，非结构化数据通常存储在非关系型数据库中，因此更难查询。非结构化数据最常见的挑战包括

安全风险： 保护非结构化数据的安全可能很复杂，因为用户可以将这些信息分散到多种存储格式和位置中。
索引编制不完善： 由于其随意性，索引编制通常是一个既具有挑战性又容易出错的过程。
需要数据科学家：非结构化数据通常需要数据科学家进行解析和解释。
昂贵的数据分析设备：高级数据分析软件是解析非结构化数据所必需的，但对于预算紧张的公司来说，这可能是可望而不可及的。
数据格式繁多：非结构化数据没有特定的格式，因此很难在原始状态下使用。

如何分析非结构化数据？

分析非结构化数据的方法有很多。用户可以使用文本挖掘和情感分析等 NLP 技术处理非结构化数据。此外，利益相关者还可以通过具有机器学习功能的工具分析非结构化数据。

分析非结构化数据的一些标准方法有

文本挖掘：该技术可从文本资源中提取有价值的信息。例如，文本挖掘可以分析客户评论，找出模式和趋势。
情感分析：该技术可识别文本信息源中的情绪。例如，情感分析可以检查社交媒体帖子，以确定对品牌或产品的积极或消极情感。
机器学习：这种技术能从数据中发现模式和见解。例如，具有机器学习功能的工具可以检查客户行为以识别趋势。

OpenText Knowledge Discovery 如何提供帮助？

OpenText 非结构化数据分析平台可帮助企业分析这类信息。OpenText Knowledge Discovery 包括用于收集、处理和分析非结构化数据的工具和技术。

OpenText Knowledge Discovery 的关键功能包括

图像分析：该功能可帮助企业从图像中提取意义。例如，图像分析可以识别图片中的物体，或在拥挤的图片中找到人脸。
音频分析：该功能可帮助企业从音频文件中提取意义。例如，音频分析可以识别对话中的关键词或检测语音中的情绪。
存储库数据访问和连接器：用户可以轻松连接各种数据源。这包括社交媒体、企业应用程序和数据库。
认知搜索：OpenText Knowledge Discovery 使企业能够使用自然语言查询查找信息。例如，认知搜索可以帮助数据科学家找到包含特定关键词或短语的文档。
用于 OEM 的非结构化数据分析软件& SDK：使用我们的软件开发工具包构建您所需的应用程序和应用程序接口，以利用您的非结构化数据。

了解有关 OpenText Knowledge Discovery 的更多信息

您应该拥有一个先进的平台，以惊人的精确度和便利性传播非结构化数据。如果您想了解有关 OpenText Knowledge Discovery 的更多信息，请立即申请现场演示。我们可以回答有关该平台的任何问题，帮助您做出明智的决定，改进您的非结构化数据分析。